データ ガバナンス フレームワーク: 完全ガイド
公開: 2022-09-03データ ガバナンスのフレームワークを作成することに決めた場合は、今がその時です。 データの収集、保存、および解釈により、組織はグローバルなビジネス コンテキストでより柔軟で競争力のある能力を発揮できるようになりました。
ただし、これらのデータ資産をうまく管理できれば、デジタル トランスフォーメーションに活用できます。 組織の将来のビジネス プラン、モデル、および戦略に最も適したものを選択する必要があります。
たとえば、ビジネス エコシステムは、このフレームワークを使用してデータ標準が守られることを保証するために、関連する役割と責任を割り当てることができます。 ただし、会社の将来のビジネス目標、モデル、野心に最も適したものを選択する必要があります。
データ ガバナンス、そのフレームワーク、およびデータ ガバナンス フレームワークを組織に導入する方法を見てみましょう。
データ ガバナンス フレームワークとは
データ ガバナンス フレームワークは、データを収集、保存、および使用するための一連のルールと手順を設定します。 このフレームワークにより、基本的なガバナンス手順の簡素化と拡張が容易になります。 これにより、データ量がどれほど急速に増加しても、コンプライアンスを維持し、データを共有し、コラボレーションを促進できます。
このフレームワークは、組織内の全員に同じデータ ビューを提供することを目的としています。 このオプションには、データ自体に加えて、データ リンクと系統、技術およびビジネス情報、データ評価、データ検証、クラスタリング手法、高度な分析、およびコラボレーションが含まれます。
このフレームワークを使用すると、すべてのポリシー、ルール、および定義が組織のデータに確実に適用されます。 組織は、企業のリーダーからデータ スチュワードやエンジニアまで、さまざまな職種のさまざまな人々に信頼できるデータを提供できます。
データ ガバナンス フレームワークの重要性
組織を運営していて、ビジネスの世界でより良い成果を上げたい場合は、データ ガバナンスのフレームワークを確立する必要があります。 それでは、組織にとってデータ ガバナンス フレームワークが不可欠である理由を見ていきましょう。
- データ ガバナンス フレームワークは、企業がルール、規範、責任、および所有権を設定するのに役立ちます。 これには、役割と責任に加えて、重要な品質指標、主要なデータ コンポーネント、主要業績評価指標、データ リスク、プライバシー メトリック、ポリシー、および手順が含まれます。
- このフレームワークは、企業全体の全体像を構築するためのデータを明らかにします。 データのリンケージと系列、技術メタデータと企業メタデータ、データ プロファイリング、データ認証、データ分類、データ エンジニアリング、およびコラボレーションをカバーしています。
- データ フレームワークは、データ ガバナンス プログラムの重要なプロセス部分を定義することで、データ ガバナンスの実行を支援します。
- 次に、ビジネスはこのフレームワークを使用して結果を測定および監視し、信頼、プライバシー、およびセキュリティを向上させます。 プロセス、データ品質、およびデータ拡散を追跡します。 また、データのプライバシーを監視し、リスクにさらされることで問題があれば通知し、監査証跡を作成して、問題の処理とワークフローの管理を容易にします。
データ ガバナンスのフレームワークをどのように構築しますか?
データ ガバナンス フレームワークを構築するには、いくつかのヒントとコツ、および手順に従う必要があります。 ここで、これらのいくつかを検討して、組織に合わせて構築できるようにします。
資産、手順、およびパイプラインを文書化する
すべては、物理的なデータ資産、手順、およびパイプラインを特定して文書化できることから始まります。 これにより、地上の現実を正確に再現する基盤が提供され、データを格納する構造と、データを転送および消費するプロセスの詳細が示されます。
これにより、完全なデータ系統、影響分析、および利害関係者が状況に応じて環境を移動できるナビゲーション ツールを提供するためのフレームワークが作成されます。
組織のサイロを打破するには、ハイブリッド クラウドの展開、さまざまなデータ形式、および従来と最新の両方の統合および移動方法 (ETL、ELT、ストリーミングなど) を認識してサポートする柔軟なデータ ガバナンス システムが必要です。
また、データを消費する幅広いユースケース、テクノロジー、および高度な分析 (BI/レポート、ML/AI、および高度な分析) を、すべてを網羅する単一の物理的な図に正規化する必要もあります。
ビジネスコンテキストを確立する
次に来るのは、ビジネス コンテキストを構築する能力です。 この点で、柔軟なビジネス語彙機能が不可欠です。 ビジネス用語集を使用すると、企業はデータの世界で使用されるさまざまな単語の意味を定義し、それらの定義を企業のネットワーク インフラストラクチャに存在する実際のデータにリンクできます。
真のメリットは、企業が特定の要件を表す追加のビジネス データ資産を迅速に開発および管理し、それらの資産を関連するフレームワークのすべてのコンポーネントにリンクできるときに発生します。
これを行うには、データ共有契約、規制コンプライアンスのタグ付け、データ分類システム、および企業がデータ資産の意味、危険性、および価値をよりよく理解できるようにする指標など、いくつかの方法があります。
データ品質を知る
ビジネス ユーザーは、選択を行う前に、データの価値と洞察のバランスを取るために、データの品質を理解する必要があります。 データ品質を知ることは、データ ガバナンス フレームワークの 3 番目のステップです。 データの機微をよりよく理解するために、プロファイル統計を提供することから始めます。 これにより、情報に基づいて選択を行うために必要な信頼が構築されます。
利害関係者が存在すべきものを理解し、定期的にデータをルールと比較し、問題が発生したときに品質の修正を求めることができるように、データ品質基準へのアクセシビリティが必要です。
利害関係者のネットワーキングと協力
利害関係者のネットワーキングとコラボレーションは、データのビジネスおよび物理的な視点を記録してマージできるようにするための次の重要な機能です。 データ ガバナンス フレームワークの読み取り専用ビューにより、企業の利害関係者は、機能のコンテキストでデータを見つけて探索できるようになり、データ駆動型の文化を促進するのに役立ちます。
組織は、制御されたフィードバック ループとガイド付きプロセスを実装することで、「部族の知識」をより適切に管理および共有できます。 これらのアプローチは、フレームワークで定義された役割と責任を維持および改善するのにも役立ちます。
組織のサイロを打破し、機能横断的なコラボレーションを促進し、データに対する組織の信頼とデータの戦略的使用を高めるために、データを中心に「データ コミュニティ」とソーシャル ネットワークを構築することができます。
オートメーション
パズルの最後のピースは自動化です。 データ ガバナンスのフレームワークは、以前に作成したことがあれば、難しいことではありません。 柔軟なデータ ガバナンス システムを設定することは、その 1 つです。 しかし、それを正確、完全、最新の状態に保つことは別の話です。 利害関係者は、この機能が時代遅れまたは不完全である場合、信頼できなくなります。 また、不正確なデータ インサイトは、組織に悪影響を与える可能性があります。
したがって、データ ガバナンス フレームワークを可能な限り自動化できるとします。 その場合、デジタルトランスフォーメーションの取り組みがどこに行っても、関連性と柔軟性が維持されることを確信できます.
結論
データ ガバナンスのフレームワークと、それをビジネス向けに構築する方法を説明するために最善を尽くしました。 柔軟で自動化されたデータ ガバナンス フレームワークを採用することで、ビジネスをサポートし、重要なデータ機能とデータ駆動型のビジネス戦略を構築するのに役立つ、アクセス可能で完全かつ適切で持続可能なデータ インサイトの供給が組織に提供されます。
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